基于RNN的水厂过滤过程研究

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摘 要：当下饮用水标准不断提高，传统水质预测方法存在明显不足。对使用循环神经网络（RNN）处理时间序列数据进行了研究。主要针对全年数据、夏季数据、冬季数据进行分析，结果显示全年数据最优模型MSE和MAE为0.004 7、

0.054 1；冬季数据最优模型MSE和MAE为0.005 1、0.054 4；夏季数据的模拟效果相对较差，其最低MSE和MAE值为

0.285 9、0.470 4。（剩余8428字）

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